Coffee Power: Tecnología, Desarrollo de Software y Liderazgo

Marcos Mauro, EVP LATAM Business de DataArt, conversa con Oz sobre qué cambia para el developer cuando los clientes dejan de comprar horas y empiezan a pedir resultados. Hablan de por qué cambiar de contexto ya pesa más que la concentración del lobo solitario, de los sprints que por primera vez quedan largos, del burnout de sentir que con IA siempre podrías hacer más, de cómo medir a un developer cuando el timesheet deja de importar y de cómo prepararse para trabajar con clientes de otro país. Y cierran con lo que necesita hoy un junior: lógica, algoritmos y construir cosas que tengan sentido. Porque hoy un senior puede ser un chico de 22 años.

00:00 Intro
01:39 El cliente ya pide resultados, no horas
03:21 De “developers por kilo” al problema a resolver
06:10 Por qué esto le importa al developer
07:48 El arbitraje de horas y su nuevo riesgo
09:28 Incertidumbre y oportunidades “a palas”
11:08 Del lobo solitario al que cambia de contexto
14:03 Product Engineer, Kanban y PRs revisados con IA
15:50 ¿Por qué cuesta más contratar con IA?
18:10 Todo queda desactualizado en dos semanas
20:46 Cuando producto, diseño y desarrollo se juntan
22:51 Por primera vez los sprints quedan largos
24:10 Burnout por usar IA todo el día
27:22 Desconectarse: mínimo dos semanas
29:19 Ya no somos los expertos
31:00 Cómo se mide hoy a un developer
34:24 Sin timesheets: medir proyectos en paralelo
36:42 Developer en Bogotá, banco en Nueva York
40:22 Trabajar para otro país sin experiencia previa
43:22 Qué hacer si eres junior hoy
46:57 Un senior puede tener 22 años
47:52 Menos Reddit, más oportunidades
49:22 Cuando el cómputo le hable al cómputo
50:03 Cierre

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Tito Neira conversa con Santiago Covelli, cofundador y ex-presidente de Lulo Bank (el primer banco 100% digital de Colombia) y emprendedor con casi 21 años de trayectoria. Santiago separa lo que casi nadie separa: usar IA no te hace AI-First. Hay empresas AI-enabled que le ponen tecnología a procesos de hace 20 años, empresas AI-First que rediseñan su modelo operativo, y AI-Native que nacen desde la IA. Hablan del choque de competitividad (con el mejor ejemplo posible: una empresa de empanadas), del riesgo de construir tu negocio sobre la herramienta de otro, de las IAs soberanas entrenadas con tu know-how, y de los 7 principios que un CEO debe exigirle a su estrategia de IA: repetible, consistente, componible, gobernable, verificable, mejorable y orquestada.

00:00 Intro y bienvenida
01:30 Quién es Santiago: casi 21 años emprendiendo y Lulo Bank
02:39 Transformar canales no es transformar el modelo
05:59 Lo que la IA volvió obsoleto: el eterno backlog
08:53 "¿Quién revisa 5.000 líneas de código?"
10:17 El reto de las organizaciones tradicionales
13:01 El documento de 60 páginas que nadie lee
13:54 AI-enabled, AI-First y AI-Native: la diferencia
15:12 50.000 agentes sin orquestar
16:57 Si empezara una empresa de cero hoy
18:45 Contratar: "muéstrame qué ha hecho"
21:16 Organizaciones horizontales, no silos
23:34 El riesgo de construir solo software
25:55 Tu valor diferencial no lo controlas
28:44 ¿Automatizar procesos o cuestionarlos?
29:18 La IA que concluyó: hay que rehacer la infraestructura
32:11 El choque de competitividad y las empanadas
35:40 Primeros principios: SpaceX y la empanada
39:14 ¿Dónde está la ventaja competitiva?
39:24 IAs soberanas y el business brain
44:34 El CEO: entender la IA ya no se delega
46:54 Los 7 principios de una estrategia de IA
53:20 Cierre: cacharrear

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Oz y Tito Neira proyectan en pantalla los videos virales que asustaron a una generación: Jensen Huang diciendo que ya nadie necesita programar, Zuckerberg prometiendo IA de nivel mid-level "en 2025" y Dario Amodei advirtiendo sobre la mitad de los empleos de entrada. Los pausan, analizan los incentivos detrás de cada narrativa, y los contrastan con lo que esos mismos CEOs dicen hoy y con los datos reales: ofertas senior creciendo 71%, el 37% de las contrataciones senior con IA en el título, y Anthropic pagando $570.000 al año por un software developer. Con la historia del intern que quiere dejar tech para estudiar enfermería por lo que leyó en Reddit.

00:00 Intro y saludo a Colombia
02:15 Por qué este episodio: el ruido y la ansiedad del que empieza
03:54 Tito: a los estadísticos los "reemplazan" desde 1999
05:35 El primer dato: el decline real y a quién afectó
07:52 Empresas que antes no podían contratar estos perfiles
09:02 El reporte de Stanford: los de 22-25 años
10:02 La historia del intern que se quiere ir a enfermería por Reddit
13:22 Cómo pega el ruido en Latinoamérica
16:05 VIDEO: Jensen Huang y "todos son programadores"
18:25 "¿Cómo no creerle al que hizo NVIDIA?"
21:08 Qué gana NVIDIA con esa narrativa
25:12 DeepSeek: 100 mil millones menos en un día
25:38 VIDEO: Zuckerberg con Joe Rogan
28:37 La predicción vencida: dijo 2025 y es 2026
30:20 El dato que la contradice: +71% en posiciones senior
31:11 Anthropic paga $570.000 al año por un developer
31:41 VIDEO: Dario Amodei y los empleos de entrada
34:03 Tito: la firma de abogados y por qué el junior acelera
37:42 De las tarjetas perforadas al AI: la historia de la abstracción
44:51 El giro: Amodei y la paradoja de Jevons
47:22 Altman: "probablemente no va a pasar"
48:46 El boom de hace 5 años y los "batequebrados"
50:52 Tu única opción es ser bueno
54:03 El consejo para los próximos 20 años
1:01:41 Cierre

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✩ Indeed Hiring Lab - AI and Job Postings: From Destruction to Creation? ► https://hiringlab.indeed.com/2026/07/08/ai-and-job-postings-from-destruction-to-creation/
✩ Stanford Digital Economy Lab - Canaries in the Coal Mine ► https://digitaleconomy.stanford.edu/app/uploads/2025/11/CanariesintheCoalMine_Nov25.pdf
✩ Fortune - Dario Amodei y la paradoja de Jevons ► https://fortune.com/2026/05/05/dario-amodei-jevons-paradox-will-ai-wipe-out-white-collar-jobs/
✩ TIME - Sam Altman sobre el impacto en empleos ► https://time.com/article/2026/05/26/sam-altman-ai-job-losses-openAI-/

Brais Moure (MoureDev), a punto de llegar al millón de suscriptores en YouTube, se sienta con Oz a desarmar el miedo de quien duda si estudiar programación hoy. Su diagnóstico incomoda: lo que llega por redes no son datos, y con la IA pasó lo mismo que con el fútbol, ahora todo el mundo opina. Hablan de por qué los fundamentos siguen siendo innegociables, la línea roja que Brais le pone a cualquiera antes de comitear código hecho con IA, qué mira Oz hoy cuando entrevista a un junior, y por qué la comunidad abre más puertas que un currículum.

00:00 Intro y bienvenida
03:33 "Con la IA pasó como con el fútbol": todos opinan
08:18 El cambio llegó más rápido de lo que nos adaptamos
10:52 Por dónde empezar: primero la ruta
12:36 Sin fundamentos, la IA te puede sepultar
14:45 Tres días perdidos por una mala decisión de arquitectura
17:14 El script de 4 horas que bajó a 15 minutos
22:04 Del experto en React al experto en fundamentos
26:55 La línea roja: si no lo sabes explicar, no lo comitees
28:20 Vibe coding: la definición que sí importa
32:23 Las soft skills ahora son hard skills
37:34 Qué buscar en un junior hoy
46:22 El agente programa, tú decides
48:50 Marca personal, comunidad y contactos
55:35 Cierre

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✩ Brais Moure ► https://www.linkedin.com/in/braismoure/
✩ Brais Moure (Web) ► https://moure.dev/
✩ Brais Moure (YouTube) ► https://www.youtube.com/@mouredev
✩ Brais Moure (Twitter/X) ► https://twitter.com/MoureDev
✩ mouredev pro - Academia y Máster de Desarrollo con IA de Brais ► https://mouredev.pro/
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Oz y Tito Neira ponen a la universidad en el banquillo junto a Santiago Basulto, fundador de DataWars y ex-cofundador de RMOTR (vendido a INE). Santiago argumenta que la universidad está bajo asedio desde 2010, mucho antes de la IA, y que su verdadero problema es haber apostado todo a una value prop que ya no existe: que el conocimiento es escaso. Hablan de los $1.7 billones de deuda estudiantil, por qué el modelo de evaluación está roto, por qué las universidades top adoptan IA más rápido que las pequeñas, y la pregunta que ninguno logra responder: ¿el conocimiento fundacional todavía te hace mejor profesional?

00:00 Intro y bienvenida
03:28 La universidad bajo asedio desde 2010
06:51 El paralelo con la banca: reinventarse o morir
08:26 Las value props: conocimiento, credibilidad, network
12:25 $1.7 billones de deuda y la caída de matrícula
14:50 Cuando el mercado pedía perfiles que no existían
19:36 Qué gana la universidad si adopta la IA
23:24 El modelo industrial: push vs pull de conocimiento
27:25 El problema real: cómo evaluar en la era de la IA
32:33 "No es sin IA, es con IA": el error de prohibirla
34:20 Universidades grandes vs chiquitas: el ego
40:06 De Assembler a los prompts: capas de abstracción
45:00 ¿El conocimiento fundacional te hace mejor?
49:41 Lo que la universidad realmente te deja
55:16 Cierre

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✩ Santiago Basulto ► https://www.linkedin.com/in/santiagobasulto/
✩ Santiago Basulto (YouTube) ► https://www.youtube.com/c/SantiagoBasulto
✩ Santiago Basulto (Twitter/X) ► https://twitter.com/santiagobasulto
✩ DataWars - Plataforma de práctica de Data Science ► https://datawars.io/
✩ Tito Neira ► https://co.linkedin.com/in/tipane
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✩ Coursera - Machine Learning de Andrew Ng (el MOOC que cambió todo) ► https://www.coursera.org/learn/machine-learning
✩ O'Reilly - Programming Collective Intelligence (el libro citado por Santiago) ► https://www.oreilly.com/library/view/programming-collective-intelligence/9780596529321/
✩ EducationData.org - Estadísticas de deuda estudiantil en EE.UU. ► https://educationdata.org/student-loan-debt-statistics